本文根据向阿鲲在【第十三届中国数据库技术大会(DTCC2022)】线上演讲内容整理而成。
讲师介绍
【嘉宾介绍】哔哩哔哩 OLAP 资深开发工程师，十多年软件行业从业经验，四年多大数据 OLAP 方向研发经验，先后在唯品会、B 站从事大数据 OLAP 方向的研发工作，目前主要负责B站OLAP平台，湖仓一体方向：Iceberg 内核研发、优化探索实践，智能化管理平台搭建、以及业务接入支持等相关工作。
本文摘要：本文整理自向阿鲲在DTCC2022大会上关于“B站基于Iceberg湖仓一体优化实践及智能化管理平台的助力”的主题演讲，主要介绍了Iceberg 湖仓一体项目在B站的落地实践，Iceberg 湖仓一体的内核优化，智能化管理平台的背景、意义与实践，以及未来展望。
分享大纲：
1、湖仓一体项目在 B 站 OLAP 平台的落地实践
2、基于 Iceberg 湖仓一体内核优化
3、智能化管理平台 Magnus
4、未来规划
以下为演讲正文：
湖仓一体项目在 B 站 OLAP 平台的落地实践
为什么引入湖仓一体?
第一部分先简单介绍一下B站湖仓一体项目的背景。下图是我们早期数据服务架构，借此来展开为什么会引入湖仓一体。
先介绍一下基础信息：在B站，大数据平台主要依托 Hadoop生态。我们看一下架构图的左侧，数据源经过 ETL 会把数据 load到不同的数据库引擎，像 ES、TiDB，ClickHouse、InfluxDB，以及HBase 等。然后通过一个统一的查询服务对接不同的数据库引擎，为不同的数据产品提供查询服务。这样一套架构会存在一些问题：
首先数据出仓繁琐，数据一致性很难保障，因为同一份数据可能存在不同的存储系统里面。二是数据处理复杂，需要定制化。此外，为了提高查询性能，需要为不同的存储引擎优化计算。
引入湖仓一体架构
针对以上痛点，B站引入了湖仓一体架构，并启动了湖仓一体项目。湖仓一体项目是在Hadoop生态上引入了Iceberg组件，通过在Iceberg组件上的一系列优化，在拥有数据湖灵活性的同时，打造了一套高性能的数仓的体验。
湖仓一体的数据流转图如上，左边是数据采集，目前B站的数据来源主要有 APP 埋点数据，MySQL业务数据，服务 log 日志等。通过公司内部统一的传输服务Lancer 进行数据分发，主要分两条链路：
一、通过Flink近实时地写 Iceberg 表，默认 5 分钟一个checkpoint。另外一条链路是天级或者小时级，落入到Iceberg表。Iceberg表无论在ODS、DWS、DWD的哪一层，都可以根据用户需求对外直接提供服务，目前最多的业务场景是使用 DWD层明细层数据直接对外提供服务。
数据导入后，会由智能化管理平台 Magnus，后台进行异步地数据组织优化。
数据分析侧：通过统一的计算引擎Trino作为查询的统一入口，同时也引入了 Alluxio作为缓存加速，以及保证查询的稳定性。
对性能有极致需求的场景，我们会将Iceberg表的数据出仓到ClickHouse，但是整体上用户可以直接基于Iceberg表进行OLAP查询分析。
湖仓一体的架构有不少优势，解决了此前数据服务架构的很多痛点。首先数据不用出仓，避免了数据重复存储。其次，大数据可以添加索引，支持毫秒级/秒级查询能力，满足基本取数场景。再者，从数据处理到取数过程大大缩短，数据处理也就更加高效了。同时，支持数据增量 update，支持事务，能对接更多业务场景。
目前湖仓一体项目在 B 站 OLAP 平台的落地场景主要有数据服务(取数服务)、ABTest 实验平台、BI 报表、标签人群圈选、日志检索等。如取数服务，主要对接公司的运营后台、数据产品(万华镜、观星台、Boss 看板等)，以及OLAP多维分析场景。计算引擎Trino的单集群QPS峰值可以达到 300 QPS，数据产品万华镜目前的平均查询耗时大概在 200 毫秒。
基于 Iceberg 湖仓一体的内核优化
数据组织排序
Iceberg提供了文件级别元数据，像manifest 文件索引了所有的数据文件，并保存了数据文件的一些元信息，如数据文件路径、具体有哪些列，以及每个列的Min/Max值等。计算引擎可以利用Iceberg提供的文件级别元信息进行高效查询过滤。
假如不对数据进行任何优化，直接利用Iceberg提供的元数据：字段在文件内的Min/Max值。如左上图，存在 column： Id，它的Min/Max 值在所有文件内都是比较分散的，如果通过id = 100 做过滤，由于每个文件的跨度都比较大，都可能包含100这个数值，这样就没办法直接过滤任何文件了。
通过对Iceberg表进行数据组织排序，可以使得文件根据字段Id有很好的聚集性。如上图右边部分，通过排序之后，再用 Id =100进行查询，只需要读第一个文件就行，另外 3 个文件通过元数据的 Min/Max值就可以直接过滤掉，这种情况下不需要去扫描所有的文件了，可以大大提高查询性能。
上面举例的是一个线性排序的场景：基于一个或多个字段进行分区内线性全排序，典型应用场景包括：根据 up_id/avid 进行点查/范围查询。线性排序遵循最左匹配的原则，如果第一个字段是一个高基数字段，根据它排序之后，大概率第二个字段是无序的，根据第二个字段去做过滤，通常无法直接过滤掉任何数据文件。
由于线性排序的缺陷，我们内部实现了 Z-order 排序， Z-order 排序基本原理如下：多个待排序字段，分别按照大小进行二进制编码，每组字段根据编码后的值按 bit 位交错生成一个 Z-Value 值，使得生成的 Z-Value 沿着特定空间轨迹是有序的。
如上图的左边部分，Z-Value 沿着 Z字形曲线，对应取值分别是 0、1、2、3… ，是依次递增的。即沿着Z字形是有序的，这也是 Z-order排序名字的由来。
通过 Z-order 排序之后，把左边的图从 x 跟 y 分别从中间做切分，把数据切分成 4 个文件，得到右边图的效果。第一个文件 x 取值范围是 0- 3， y取值范围0- 3，其他几个文件类似。这种情况下，假如是用 x = 1 过滤，只需要去扫描左上角第一个文件和左下角的文件即可。如果用 y = 5 去过滤，只需要去扫描左下角跟右下角的数据文件就可以。这个场景，不管是用 x 还是 y 进行过滤，都有 50% 的过滤效果。当数据越多，生成的数据文件越多，经过 Z-order 排序后，单个字段过滤可以达到80%-90%的过滤效果。
在实际应用场景中，Z-order排序通常会基于 2～4 个字段进行分区内 Z-Order 空间排序。实际测下来，如果Z-order排序的字段过多，比如超过 4 个字段，过滤效果大打折扣。Z-order排序典型应用场景有根据 up_id、avid、time 等多个字段进行点查/范围查询。
二级索引支持
二级索引支持：Bloomfilter 索引，很小的存储开销，支持任意普通类型字段的点查。典型应用场景包括存在较多不同字段过滤场景，适用于相对较高基数的字段;Bitmap 索引：支持多个字段的组合查询，并且支持范围查询。典型应用场景包括单个字段或多个字段组合的点查或范围查询，字段基数不宜过高;BloomRF 索引：较小的存储开销，支持字段的点查和范围查询。典型应用场景包括高基数字段的点查和范围查询;Tokenbf、ngrambf 索引：针对 String 类型数据进行检索，典型应用场景为日志场景中的关键字检索。
经过数据组织排序，多种二级索引支持，在SSB 1000大宽表模式进行性能测试，整体来看，查询时间有 1- 10 倍查询性能提升。读文件数量性能提升更为明显，有2-400倍的读文件减少。
预计算、星型模型支持
星型模型优化是指在 join 场景下，根据维表过滤字段。通过关联维表，按照维表字段进行数据重新组织，查询时将维表谓词直接进行下推。
如上图右下角，事实表T1 left join 维表T2，根据某个 key 做关联，然后利用维表的某一个字段去做过滤。熟悉 Spark或 Trino 的同学应该都知道，这种情况下可以利用dynamic filter来提高过滤效率，表T2，通过f1 过滤出key2， key2 可能是一个值，也可能是有限的几个值。key2 即是T1表对应的 Key1 的取值，然后将 key1的取值下推到T1事实表中，理想情况下不需要做全表扫描。实际，我们在做SSB测试的时候也发现了一个问题，在这种情况下，可能查询出来key1是一个很大的范围，比如是 1 到3000。即便数据文件做了排序，由于范围太大，无法达到预想效果。
如何解决以上问题?上图右上角我们拓展了一种 SQL 语法，在事实表上通过关联维表加了一个维表字段。关联关系通过 left join 去关联维表，这里有限制条件unique，也可以支持primary key。 中间 SQL 语句：可以通过新增维表字段 F1作排序，对应的Iceberg元数据，索引每个文件的Min/Max 值。查询时，可以将F1 字段直接下推到事实表，如左图2，这种情况下只需要读一个文件就可以。
预计算主要解决聚合、多表关联场景下大量数据摄入、计算密集导致查询耗时的问题。目前我们实现了单表、多表的预计算，支持多种聚合函数：count、avg、max、min、sum、count_distinct、approx_count_distinct、percentile、top_n，支持查询部分 cube 文件、部分数据文件的场景，计算引擎在 Plan 阶段 通过 iceberg 元数据，判断查询是否能命中预计算，并进行相应的查询改写。
通过SSB 1000 1TB数据查询测试，整体性能有几倍到几十倍的性能提升。
第二部分，总结来看，内核优化核心是，只读取查询所需的数据，尽量减少无用数据的摄入。
智能化管理平台 Magnus
Magnus 背景：
Iceberg 是一个表格式，只提供了数据、元数据读、写 API 的实现，缺乏统一的数据、元数据操作、管理的服务。另外我们引入Iceberg 是为了替换Hive，用户习惯了使用 Hive 表，怎么减少用户使用 Iceberg 表的成本?使得使用起来跟普通的 Hive 表一样?
上图是我们数据平台用户建表的一个截图，截图部分是建 Iceberg 表比建普通的Hive表要多出来的一部分。需要用户去填数据分布信息，以及数据索引的配置信息。这对用户而言会产生一些问题。首先，可能用户都不确定常用查询Pattern是什么样的，其次，用户对如何定义数据分布，如何定义索引会有一定的学习和理解成本。还有一种情况，由于查询模式会随时间变化，需要用户频繁去改动，或者用户可能根本未感知到变化，这会导致随时间查询性能逐步下降。另外，上文我们提到的数据组织排序、索引，都只介绍了其定义，并未涉及这些操作是该由谁来触发，交由谁来管理，显然直接交给用户是不合理的。
为了解决上面提到的一些问题，我们开发了智能化管理平台 Magnus。其架构如下：
Magnus包括元数据管理、优化结果以及优化推荐三部分。同时Magnus 会去监听Spark 、Flink、 API ETL 等作业的 Commit Event，Commit Event的信息会包含具体是哪一个表、哪个快照操作，操作类型，这些信息都会通知到Magnus。Magnus通过查询HDFS的元数据了解表上有没有定义对应的组织排序、索引等信息，生成后续的操作，对应操作会先落库到数据库里面，待达到相应条件，触发具体的作业执行。
目前支持的作业类型包括Optimized Action(包括对数据进行小文件合并、组织排序等)、构建索引、生成cube、重写元数据(如果元数据都很小，源数据的读取开销不能忽略，这种情况下可以进行元数据重写、合并)，此外，还支持快照过期、孤儿文件删除，索引和 cube 删除等，相应的 作业 会使用 Spark 进行执行。
上图为Magnus Iceberg元数据管理平台的界面，包括某个表的快照、manifest、分区统计信息等，以及表的列信息，包括关联列、索引、cube 信息等。此外，还有优化汇总的信息以及分析模块推荐等。
上图为Magnus智能化数据组织优化的流程，待执行任务，会先落地到DB，Magnus的调度任务会把它捞出来准备做提交，提交之前会有一些操作。首先看具体是哪个表，要做什么样的操作，是做组织排序还是建索引或其他操作，根据具体操作统计影响分区文件的大小，进行Spark 资源的分配。关于Resource Limit ，由于我们 Iceberg 表数据存在独立的Hadoop集群，如果白天有很多ETL任务对整个查询性能会有很大影响，所以通过Resource Limit 去限制白天跑的整体任务量，尽量不要去影响Ad Hoc查询。
如果资源达到或超过了设置的最大值，会把 Job 加入等待队列。针对数据可能存在不同的机房，通过分区数据进行探测，获取数据所在机房，并提交到指定的 Yarn Queue，实现多机房之间的调度，最终所有 spark job 通过 Yarn-Cluster模式进行调度运行。
上图为Magnus的智能查询分析与优化模式推荐，右边是Magnus，左边是计算引擎Trino，用户的 SQL 提交到 Trino引擎后，Trino会将能下推到存储的过滤条件解析出来。我们会将每个SQL的Query信息以及能够下推的过滤条件，都保存到 MySQL。
Magnus每天会去抽取历史的查询信息进行分析，分析包括：过滤的条件、条件字段所在表对应的最细粒度分区的基数，分区数据文件大小以及分区定义，也会去看对应的查询过滤字段出现的频率。如果是组合查询，会对组合频率进行统计，并区分是点查还是范围查询，以及查询耗时等统计信息，最终我们会把这些统计信息汇总重新落地到 MySQL。上图Magnus 右侧是一个推荐模块，推荐模块会分析汇总的信息，其中涉及一些规则：首先是默认边界的检测：比如检测是不是小表，如果表的单分区记录数只有百万级别或更少，大概率它只会生成一个文件，如果再去进行Z-order排序是没有意义的。核心点，会对不同的影响因子设置权重、提供一套统一的经验公式。影响因子包括：过滤字段的基数、过滤百分比、查询频次、查询耗时等，最终为每个表推荐出更合理的分区设置、组织排序字段、索引信息、其他Trait等信息。
如上图，是作出推荐结果的依据，统计信息包括每个字段的查询频次，是等值过滤还是范围查询，字段的的基数、不同字段组合查询的耗时等，据此可以推断推荐结果是否合理。
第三部分：总结来看，Magnus 的核心价值就是助力查询加速，降低用户使用湖仓的门槛。
未来规划
我们近期在湖沧一体方向上的规划主要有以下几个方面：一、预计算支持Star Tree，主要是解决维度字段基数过高导致性能衰退的问题。二、历史分析推荐支持预计算。三、历史分析推荐实现真正的智能化， Magnus 的定位是智能化的，但是目前离智能化还有一段距离，推荐结果出来之后，还是需要人工进行推荐结果的应用以及效果的验证对比，未来我们希望能做到不需要人工的参与。四、CDC 数据落地支持，后面会推进更多CDC业务场景的落地。